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伪元素和伪类的区别?

伪元素和伪类的区别?...
茶什i 2019-12-01 21:59:13 31 浏览量 回答数 1

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:has(:first)用于获取子元素中运用:first伪类的父元素:not(selector)则用于排除和selector匹配的元素:not(:has(:first))就是用于排除那些子元素中运用:first伪类的父元素
小旋风柴进 2019-12-02 02:22:17 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】前端面试手册之CSS篇

1. CSS选择器的优先级是怎样的? 2. link和@import的区别? 3. 有哪些⽅式(CSS)可以隐藏⻚⾯元素? 4. em\px\rem区别&#...
前端问答 2019-12-01 22:04:46 42 浏览量 回答数 1

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css层叠的时候考虑3点:继承,特殊性和来源。这里只看特殊性:内联样式:1,0,0,0id选择器:0,1,0,0class选择器,属性选择器,伪类:0,0,1,0元素选择器,伪元素:0,0,0,1通配选择器:0,0,0,0继承值:无特殊性计算时特殊性就是简单的把各位上的数字相加,然后从第一位开始比较。只有前一位比较不出时才会比较下一位,换言之,0,1,0,0特殊性高于0,0,10,100。通配选择器(*)的0,0,0,0特殊性高于无特殊性的继承值。!important其实和特殊性无关,它属于重要声明。css层叠时,所有的重要声明和非重要声明会分开进行层叠。如果重要声明和非重要声明冲突,会应用重要声明的样式。最后,回答题主的问题,如果两个规则的来源,特殊性完全相同,会应用后出现的规则。
a123456678 2019-12-02 02:22:18 0 浏览量 回答数 0

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前端小白入门css基础 【新手百问合集】

CSS基础问答合集,希望能帮助大家~ 问一个css :hover失效的问题 https://yq.aliyun.com/ask/18684 css中display:block和float:left的具体作用是什么? https://y...
马铭芳 2019-12-01 20:09:04 2466 浏览量 回答数 15

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浮动(float)是 CSS 定位属性。浮动元素从网页的正常流动中移出,但是保持了部分的流动性,会影响其他元素的定位(比如文字会围绕着浮动元素)。这一点与绝对定位不同,绝对定位的元素完全从文档流中脱离。 CSS 的clear属性通过使用left、right、both,让该元素向下移动(清除浮动)到浮动元素下面。 如果父元素只包含浮动元素,那么该父元素的高度将塌缩为 0。我们可以通过清除(clear)从浮动元素后到父元素关闭前之间的浮动来修复这个问题。 有一种 hack 的方法,是自定义一个.clearfix类,利用伪元素选择器::after清除浮动。另外还有一些方法,比如添加空的 和设置浮动元素父元素的overflow属性。与这些方法不同的是,clearfix方法,只需要给父元素添加一个类,定义如下: .clearfix::after { content: ""; display: block; clear: both; } 值得一提的是,把父元素属性设置为overflow: auto或overflow: hidden,会使其内部的子元素形成块格式化上下文(Block Formatting Context),并且父元素会扩张自己,使其能够包围它的子元素。
茶什i 2019-12-02 03:17:03 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】前端技术1000个问答

【精品问答】前端开发必懂之JS技术二百问 内容介绍:JS测试比较热门的基础题 预览: 1.document load 和 document ready 的区别 2.JavaScript 中如何检测一个变量是...
茶什i 2019-12-01 22:05:13 206 浏览量 回答数 0

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【精品问答】前端开发必懂之CSS技术八十问

前端必懂知识CSS技术八十问面世啦,持续关注有惊喜 1.实现不使用 border 画出 1px 高的线,在不同浏览器的标准模式与怪异模式下都能保持一致的效果 2.介绍一下标准的 CSS 的盒子模型?...
茶什i 2019-12-01 22:00:52 1642 浏览量 回答数 1

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浏览器通过优先级规则,判断元素展示哪些样式。优先级通过 4 个维度指标确定,我们假定以a、b、c、d命名,分别代表以下含义: a表示是否使用内联样式(inline style)。如果使用,a为 1,否则为 0。 b表示 ID 选择器的数量。 c表示类选择器、属性选择器和伪类选择器数量之和。 d表示标签(类型)选择器和伪元素选择器之和。 优先级的结果并非通过以上四个值生成一个得分,而是每个值分开比较。a、b、c、d权重从左到右,依次减小。判断优先级时,从左到右,一一比较,直到比较出最大值,即可停止。所以,如果b的值不同,那么c和d不管多大,都不会对结果产生影响。比如0,1,0,0的优先级高于0,0,10,10。 当出现优先级相等的情况时,最晚出现的样式规则会被采纳。如果你在样式表里写了相同的规则(无论是在该文件内部还是其它样式文件中),那么最后出现的(在文件底部的)样式优先级更高,因此会被采纳。 在写样式时,我会使用较低的优先级,这样这些样式可以轻易地覆盖掉。尤其对写 UI 组件的时候更为重要,这样使用者就不需要通过非常复杂的优先级规则或使用!important的方式,去覆盖组件的样式了。
茶什i 2019-12-02 03:17:02 0 浏览量 回答数 0

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从 2 个角度讲 a 和 span 的区别:1.语义&用途: (1) 标签的本义是锚点,通常用来表示链接,链接到 (1.1)互联网上任意一个可以被访问的位置(网页、供下载的文件等) (1.2) 也可能是当前网页中的某个位置 (1.3) 另外还可以用来执行 JavaScript可以看出来标签的存在和各种 行为 密不可分,因此它最广泛的用途就是做链接和按钮。 (2) 标签本身没有特别的语义,通常用来给文本中的片段添加样式或属性 举个例子,非最佳实践: 光的三原色是红、绿、蓝。 2.事件响应: (1)a 和 span 的共同点主要在样式上:都不是块级元素,都可以设置 :hover, :active, :focus 这些伪类的样式。 欢迎补充。
杨冬芳 2019-12-02 02:47:24 0 浏览量 回答数 0

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浏览器渲染兼容性问题汇总:http://www.w3help.org/zh-cn/causes/大部分兼容性问题是因为历史原因,比如:IE6不支持border-radius和IE7/8不支持css3属性。然后是因为w3c的标准不够清晰或其他原因导致各浏览器厂商对标准的理解不同,例如:•各浏览器对常用行内替换元素的 'baseline' 位置理解不同•各浏览器对设定了 'min-height'、'max-height' 特性的元素生成的包含块的高度计算存在差异•各浏览器对使用 shrink-to-fit 宽度的包含块中行内元素后的绝对定位元素的静态位置判断存在差异•各浏览器对于未明确设定高度的包含块内包含百分比单位高度的块级元素或行内块元素的高度计算存在差异•各浏览器中 'min-width' 或 'max-width' 值单位为百分比的 IMG 元素的包含块的 'shrink-to-fit' 算法存在差异•各浏览器对未明确设定宽度的块级元素通过 margin 导致溢出其宽度为 0 的包含块时的宽度计算值存在差异最坑的是浏览器不按标准来,自己搞一套渲染逻辑。如:•各浏览器对 'display' 特性值的支持程度不同•IE6 IE7(Q) IE8(Q) 中 A 元素的 :visited :hover :active 伪类未按规范要求的算法来计算针对性•IE6 IE7 IE8(Q) 中对浮动元素上 'clear' 特性的解释出现错误,使其自身位置和其后浮动元素的位置与其他浏览器中不同•Chrome Safari 认为 'float:center' 是合法值且其计算值为 'none'感谢@Humphry的补充:这个站点已经不更新了,这里还有一份更加丰富的兼容性列表: http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_layout_engines_%28Cascading_Style_Sheets%29caniuse我也补充一下:现在前端开发很少再兼容IE6/7了。最新版的浏览器的css兼容性问题越来越小,各浏览器趋于一致。响应式设计的大量应用,导致兼容各种尺寸的屏幕和各种设备成了前端开发更重要的问题。
杨冬芳 2019-12-02 02:48:17 0 浏览量 回答数 0

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IE6滴FUCK-BUG:报错

1 IE6中绝对定位位置错误 BUG 在ie6中 . 如果参照物没有触发haslayout . 那么“绝对定位的容器”的left和bottom就会有问题 解决 在“相对定位的父容器”上加入 zoom:1 来触发ie的haslayout即...
kun坤 2020-06-14 15:07:18 0 浏览量 回答数 1

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IE6滴FUCK-BUG:配置报错 

1 IE6中绝对定位位置错误 BUG 在ie6中 . 如果参照物没有触发haslayout . 那么“绝对定位的容器”的left和bottom就会有问题 解决 在“相对定位的父容器”上加入 zoom:1 来触发ie的haslayout即...
kun坤 2020-06-02 14:41:21 0 浏览量 回答数 1

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IE6滴FUCK-BUG-HTML报错

"1 IE6中绝对定位位置错误 BUG 在ie6中 . 如果参照物没有触发haslayout . 那么“绝对定位的容器”的left和bottom就会有问题 解决 在“相对定位的父容器”上加入 zoom:1 来触发ie的hasla...
montos 2020-05-31 22:59:24 0 浏览量 回答数 1

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IE6滴FUCK-BUG - IE报错

"1 IE6中绝对定位位置错误 BUG 在ie6中 . 如果参照物没有触发haslayout . 那么“绝对定位的容器”的left和bottom就会有问题 解决 在“相对定位的父容器”上加入 zoom:1 来触发ie的hasla...
montos 2020-06-03 20:30:51 2 浏览量 回答数 1

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以下为个人猜想没有确切的理论依据: push() 方法将一个或多个元素添加到数组的末尾,并返回该数组的新长度。 根据MDN的说法理解,push方法应该是根据数组的length来根据参数给数组创建一个下标为length的属性,我们可以做以下测试: 根据这个测试我们发现,push方法影响了数组的length属性和对应下标的值。 在对象中加入splice属性方法,和length属性后。这个对象变成一个类数组。 我们使用题目中的代码时得到了这个结果: 这个时候控制台输出的是一个数组,但是实际上它是一个伪数组,并没有数组的其他属性和方法,我们可以通过这种方法验证: 所以我认为题目的解释应该是: 使用第一次push,obj对象的push方法设置 obj[2]=1;obj.length+=1使用第二次push,obj对象的push方法设置 obj[3]=2;obj.length+=1使用console.log输出的时候,因为obj具有 length 属性和 splice 方法,故将其作为数组进行打印打印时因为数组未设置下标为 0 1 处的值,故打印为empty,主动 obj[0] 获取为 undefined 第一第二步还可以具体解释为:因为每次push只传入了一个参数,所以 obj.length 的长度只增加了 1。push方法本身还可以增加更多参数,详见 MDN
九旬 2020-05-24 11:49:10 0 浏览量 回答数 0

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Linux内核栈溢出(stack overflow)问题 最近一段时间在设计和开发一个Linux内核模块,进入到最后的正确性测试与稳定性测试阶段。在这个阶段发现了一个非常有意思的问题,堆栈溢出(stack overflow)。Linux内核堆栈溢出之后直接导致了系统kernel Panic。由于导致stack overflow的原因是递归调用导致的,所以,最后通过调试串口导出的kernel panic信息很快就定位问题所在了,否则这样的问题还真是很难调试和发现。通过这次bug,我们应该记住的是:Linux内核stack资源是有限的,而递归调用将大量消耗stack资源,因此在内核编程中尽量少用递归算法,否则将会导致出乎意料的一些问题。依次类推,为了减少stack资源的消耗,程序的局部变量定义的不要太大,否则也将会消耗大量stack资源,从而导致内核程序的不稳定。 为了解决递归调用导致的问题,我将递归算法改写成了非递归算法,解决了stack overflow的问题。在此介绍一下递归算法改写成非递归算法的一些思想。在项目实现过程中,需要对IO请求进行按顺序排队,因此采用了效率较高并且实现简单的快速排序算法,该算法是一种分治算法,即将排序队列进行切分,分解成一系列的小问题进行求解,针对这种问题,很容易采用递归的办法进行实现,伪代码描述如下: /* qs_sort实现从小到大的排序 */ Struct bio qs_sort(struct bio_list *list_head, struct bio *bio_tail) { Struct bio_list *less_list, *large_list; Struct bio *middle_bio; /* 递归调用结束点,小问题求解完毕,直接返回最后一个元素 */ If (!list_head) { Return bio_tail; } /* 对队列进行切分,选择一个middle_bio,并且按照middle_bio将其切分成less_list队列和large_list队列 */ Split_list(list_head, less_list, large_list, &middle_bio); /* 采用递归的方法实现大队列的排序操作 */ Middle_bio->bi_next = qs_sort(large_list, bio_tail); /* 采用递归的方法实现小队列的排序操作 */ Return qs_sort(less_list, middle_bio); }
liujae 2019-12-02 01:24:29 0 浏览量 回答数 0

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前端面试经典题目合集

本专题选取了前端面试易考知识点,旨在帮助大家加深对前端知识点的理解,进行复习备考准备。资料来源于网络,原作者@markyun(https://github.com/markyun/My-bl...
小柯卡力多 2019-12-01 22:06:33 14 浏览量 回答数 0

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散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。 [编辑本段]基本概念 * 若结构中存在关键字和K相等的记录,则必定在f(K)的存储位置上。由此,不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函数(Hash function),按这个思想建立的表为散列表。 * 对不同的关键字可能得到同一散列地址,即key1≠key2,而f(key1)=f(key2),这种现象称冲突。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。综上所述,根据散列函数H(key)和处理冲突的方法将一组关键字映象到一个有限的连续的地址集(区间)上,并以关键字在地址集中的“象” 作为记录在表中的存储位置,这种表便称为散列表,这一映象过程称为散列造表或散列,所得的存储位置称散列地址。 * 若对于关键字集合中的任一个关键字,经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的,则称此类散列函数为均匀散列函数(Uniform Hash function),这就是使关键字经过散列函数得到一个“随机的地址”,从而减少冲突。 [编辑本段]常用的构造散列函数的方法 散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效,通过散列函数,数据元素将被更快地定位ǐ 1. 直接寻址法:取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。即H(key)=key或H(key) = a•key + b,其中a和b为常数(这种散列函数叫做自身函数) 2. 数字分析法 3. 平方取中法 4. 折叠法 5. 随机数法 6. 除留余数法:取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。即 H(key) = key MOD p, p<=m。不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要,一般取素数或m,若p选的不好,容易产生同义词。 [编辑本段]处理冲突的方法 1. 开放寻址法:Hi=(H(key) + di) MOD m, i=1,2,…, k(k<=m-1),其中H(key)为散列函数,m为散列表长,di为增量序列,可有下列三种取法: 1. di=1,2,3,…, m-1,称线性探测再散列; 2. di=1^2, (-1)^2, 2^2,(-2)^2, (3)^2, …, ±(k)^2,(k<=m/2)称二次探测再散列; 3. di=伪随机数序列,称伪随机探测再散列。 == 2. 再散列法:Hi=RHi(key), i=1,2,…,k RHi均是不同的散列函数,即在同义词产生地址冲突时计算另一个散列函数地址,直到冲突不再发生,这种方法不易产生“聚集”,但增加了计算时间。 3. 链地址法(拉链法) 4. 建立一个公共溢出区 [编辑本段]查找的性能分析 散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到,另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突,需要按处理冲突的方法进行查找。在介绍的三种处理冲突的方法中,产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以,对散列表查找效率的量度,依然用平均查找长度来衡量。 查找过程中,关键码的比较次数,取决于产生冲突的多少,产生的冲突少,查找效率就高,产生的冲突多,查找效率就低。因此,影响产生冲突多少的因素,也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素: 1. 散列函数是否均匀; 2. 处理冲突的方法; 3. 散列表的装填因子。 散列表的装填因子定义为:α= 填入表中的元素个数 / 散列表的长度 α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值,α与“填入表中的元素个数”成正比,所以,α越大,填入表中的元素较多,产生冲突的可能性就越大;α越小,填入表中的元素较少,产生冲突的可能性就越小。 实际上,散列表的平均查找长度是装填因子α的函数,只是不同处理冲突的方法有不同的函数。 了解了hash基本定义,就不能不提到一些著名的hash算法,MD5 和 SHA-1 可以说是目前应用最广泛的Hash算法,而它们都是以 MD4 为基础设计的。那么他们都是什么意思呢? 这里简单说一下: (1) MD4 MD4(RFC 1320)是 MIT 的 Ronald L. Rivest 在 1990 年设计的,MD 是 Message Digest 的缩写。它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现--它是基于 32 位操作数的位操作来实现的。 (2) MD5 MD5(RFC 1321)是 Rivest 于1991年对MD4的改进版本。它对输入仍以512位分组,其输出是4个32位字的级联,与 MD4 相同。MD5比MD4来得复杂,并且速度较之要慢一点,但更安全,在抗分析和抗差分方面表现更好 (3) SHA-1 及其他 SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的,它对长度小于264的输入,产生长度为160bit的散列值,因此抗穷举(brute-force)性更好。SHA-1 设计时基于和MD4相同原理,并且模仿了该算法。 那么这些Hash算法到底有什么用呢? Hash算法在信息安全方面的应用主要体现在以下的3个方面: (1) 文件校验 我们比较熟悉的校验算法有奇偶校验和CRC校验,这2种校验并没有抗数据篡改的能力,它们一定程度上能检测并纠正数据传输中的信道误码,但却不能防止对数据的恶意破坏。 MD5 Hash算法的"数字指纹"特性,使它成为目前应用最广泛的一种文件完整性校验和(Checksum)算法,不少Unix系统有提供计算md5 checksum的命令。 (2) 数字签名 Hash 算法也是现代密码体系中的一个重要组成部分。由于非对称算法的运算速度较慢,所以在数字签名协议中,单向散列函数扮演了一个重要的角色。 对 Hash 值,又称"数字摘要"进行数字签名,在统计上可以认为与对文件本身进行数字签名是等效的。而且这样的协议还有其他的优点。 (3) 鉴权协议 如下的鉴权协议又被称作挑战--认证模式:在传输信道是可被侦听,但不可被篡改的情况下,这是一种简单而安全的方法。 MD5、SHA1的破解 2004年8月17日,在美国加州圣芭芭拉召开的国际密码大会上,山东大学王小云教授在国际会议上首次宣布了她及她的研究小组近年来的研究成果——对MD5、HAVAL-128、MD4和RIPEMD等四个著名密码算法的破译结果。 次年二月宣布破解SHA-1密码。 [编辑本段]实际应用 以上就是一些关于hash以及其相关的一些基本预备知识。那么在emule里面他具体起到什么作用呢? 大家都知道emule是基于P2P (Peer-to-peer的缩写,指的是点对点的意思的软件), 它采用了"多源文件传输协议”(MFTP,the Multisource FileTransfer Protocol)。在协议中,定义了一系列传输、压缩和打包还有积分的标准,emule 对于每个文件都有md5-hash的算法设置,这使得该文件独一无二,并且在整个网络上都可以追踪得到。 什么是文件的hash值呢? MD5-Hash-文件的数字文摘通过Hash函数计算得到。不管文件长度如何,它的Hash函数计算结果是一个固定长度的数字。与加密算法不同,这一个Hash算法是一个不可逆的单向函数。采用安全性高的Hash算法,如MD5、SHA时,两个不同的文件几乎不可能得到相同的Hash结果。因此,一旦文件被修改,就可检测出来。 当我们的文件放到emule里面进行共享发布的时候,emule会根据hash算法自动生成这个文件的hash值,他就是这个文件唯一的身份标志,它包含了这个文件的基本信息,然后把它提交到所连接的服务器。当有他人想对这个文件提出下载请求的时候, 这个hash值可以让他人知道他正在下载的文件是不是就是他所想要的。尤其是在文件的其他属性被更改之后(如名称等)这个值就更显得重要。而且服务器还提供了,这个文件当前所在的用户的地址,端口等信息,这样emule就知道到哪里去下载了。 一般来讲我们要搜索一个文件,emule在得到了这个信息后,会向被添加的服务器发出请求,要求得到有相同hash值的文件。而服务器则返回持有这个文件的用户信息。这样我们的客户端就可以直接的和拥有那个文件的用户沟通,看看是不是可以从他那里下载所需的文件。 对于emule中文件的hash值是固定的,也是唯一的,它就相当于这个文件的信息摘要,无论这个文件在谁的机器上,他的hash值都是不变的,无论过了多长时间,这个值始终如一,当我们在进行文件的下载上传过程中,emule都是通过这个值来确定文件。 那么什么是userhash呢? 道理同上,当我们在第一次使用emule的时候,emule会自动生成一个值,这个值也是唯一的,它是我们在emule世界里面的标志,只要你不卸载,不删除config,你的userhash值也就永远不变,积分制度就是通过这个值在起作用,emule里面的积分保存,身份识别,都是使用这个值,而和你的id和你的用户名无关,你随便怎么改这些东西,你的userhash值都是不变的,这也充分保证了公平性。其实他也是一个信息摘要,只不过保存的不是文件信息,而是我们每个人的信息。 那么什么是hash文件呢? 我们经常在emule日志里面看到,emule正在hash文件,这里就是利用了hash算法的文件校验性这个功能了,文章前面已经说了一些这些功能,其实这部分是一个非常复杂的过程,目前在ftp,bt等软件里面都是用的这个基本原理,emule里面是采用文件分块传输,这样传输的每一块都要进行对比校验,如果错误则要进行重新下载,这期间这些相关信息写入met文件,直到整个任务完成,这个时候part文件进行重新命名,然后使用move命令,把它传送到incoming文件里面,然后met文件自动删除,所以我们有的时候会遇到hash文件失败,就是指的是met里面的信息出了错误不能够和part文件匹配,另外有的时候开机也要疯狂hash,有两种情况一种是你在第一次使用,这个时候要hash提取所有文件信息,还有一种情况就是上一次你非法关机,那么这个时候就是要进行排错校验了。 关于hash的算法研究,一直是信息科学里面的一个前沿,尤其在网络技术普及的今天,他的重要性越来越突出,其实我们每天在网上进行的信息交流安全验证,我们在使用的操作系统密钥原理,里面都有它的身影,特别对于那些研究信息安全有兴趣的朋友,这更是一个打开信息世界的钥匙,他在hack世界里面也是一个研究的焦点。 一般的线性表、树中,记录在结构中的相对位置是随机的即和记录的关键字之间不存在确定的关系,在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较。这一类查找方法建立在“比较”的基础上,查找的效率与比较次数密切相关。理想的情况是能直接找到需要的记录,因此必须在记录的存储位置和它的关键字之间建立一确定的对应关系f,使每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应。因而查找时,只需根据这个对应关系f找到给定值K的像f(K)。若结构中存在关键字和K相等的记录,则必定在f(K)的存储位置上,由此不需要进行比较便可直接取得所查记录。在此,称这个对应关系f为哈希函数,按这个思想建立的表为哈希表(又称为杂凑法或散列表)。 哈希表不可避免冲突(collision)现象:对不同的关键字可能得到同一哈希地址 即key1≠key2,而hash(key1)=hash(key2)。具有相同函数值的关键字对该哈希函数来说称为同义词(synonym)。 因此,在建造哈希表时不仅要设定一个好的哈希函数,而且要设定一种处理冲突的方法。可如下描述哈希表:根据设定的哈希函数H(key)和所选中的处理冲突的方法,将一组关键字映象到一个有限的、地址连续的地址集(区间)上并以关键字在地址集中的“象”作为相应记录在表中的存储位置,这种表被称为哈希表。 对于动态查找表而言,1) 表长不确定;2)在设计查找表时,只知道关键字所属范围,而不知道确切的关键字。因此,一般情况需建立一个函数关系,以f(key)作为关键字为key的录在表中的位置,通常称这个函数f(key)为哈希函数。(注意:这个函数并不一定是数学函数) 哈希函数是一个映象,即:将关键字的集合映射到某个地址集合上,它的设置很灵活,只要这个地址集合的大小不超出允许范围即可。 现实中哈希函数是需要构造的,并且构造的好才能使用的好。 用途:加密,解决冲突问题。。。。 用途很广,比特精灵中就使用了哈希函数,你可 以自己看看。 具体可以学习一下数据结构和算法的书。 [编辑本段]字符串哈希函数 (著名的ELFhash算法) int ELFhash(char *key) return h%MOD; }
晚来风急 2019-12-02 01:22:24 0 浏览量 回答数 0

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【CSS学习全家桶】416道CSS热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

阿里极客公益活动:或许你挑灯夜战只为一道难题或许你百思不解只求一个答案或许你绞尽脑汁只因一种未知那么他们来了,阿里系技术专家来云栖问答为你解答技术难题了他们用户自己手中的技术来帮助用户成长本次活动特邀百位阿里技术专家对CSS常见问题进行了集...
管理贝贝 2019-12-01 20:07:24 8458 浏览量 回答数 1

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作为一个javaer,我以前写过很多关于Linux的文章。但经过多年的观察,发现其实对于大部分人,有些东西压根就用不着。用的最多的,就是到线上排查个问题而已,这让人很是苦恼。那么,我们就将范围再缩小一下。 Linux生产环境上,最常用的一套“Sed“技巧 Linux生产环境上,最常用的一套“AWK“技巧 Linux生产环境上,最常用的一套“vim“技巧 Linux命令好像还真不少,根本原因就是软件多,也有像ag这样的命令想替代grep,但大多数命令古老而坚挺。不是因为这些软件设计的有多好,原因是一些软件最开始入驻了系统,时间久了,就变成了一种约定,这种习惯改变代价太大,就像把所有键盘的L和F换一下一样。 这片文章假定你已经了解大多数Linux命令,并了解操作系统的基本元素。如果你现在了解的命令还不足10个,下面的内容就不用看了。除了最基本的东西,本文列出一些对你的面试最常见的最能加分的地方,有些组合可能是你没见过的技巧。但本文仅仅是给出一个大致的轮廓和印象,为以后的专题性考察点作一个序。 本文中出现的所有命令,应该熟记并熟练使用。 几种比较典型的Linux系统 首先对目前的Linux版本有个大体的印象,大体分Desktop版和Server版,已经是百花齐放。 Ubuntu 最常见的Linux个人发行版,一位有情怀的南非富豪,有了钱你也可以这么做 CentOS 最常用Linux服务器发新版,RHEL的开放版本,因版权而生的轮子 Arch 滚动升级,海量二进制包,社区活跃,个人最爱 Gentoo 安装软件需要从源码开始编译,稳定,但用起来会很痛 LFS 从零构建Linux,跟着做一遍,Linux每根毛都看的清清楚楚 Kali 专做渗透用的,代表了发行版的一个发展路径,就是领域 首先要了解的概念 KISS Keep it Simple and Stupid,据说是哲学 一切皆文件 通常是文件的东西叫文件,进程、磁盘等也被抽象成了文件,比较离谱的管道、设备、socket等,也是文件。 这是Linux最重要的组织方式。 管道 | 分隔,前面命令的输出作为后面命令的输入,可以串联多个 重定向 < 将文件做为命令的输入 将命令的输出输出到文件 将命令的输出追加到文件 SHELL 首先确认你的shell,一般最常用的是bash,也有不少用csh,zsh等的,通过echo $SHELL可以看到当前用户的shell,对应的配置文件也要相应改变。 比如.zshrc,.bashrc 四大元素 进入linux,我们首先关注的是四个元素: 内存,cpu,存储,网络。 Linux提供了足够的命令,让你窥探它的每个角落。 接下来的命令都是些最常用的,不管精通不精通,想不起来要打屁股。 CPU 使用top查看cpu的load,使用shift+p按照cpu排序。 需要了解wa,us等都是什么意思 使用uptime查看系统启动时间和load,load是什么意思呢? 什么算是系统过载? 这是个高频问题,别怪我没告诉你 ps命令勃大茎深,除了查进程号外,你还需要知道R、S、D、T、Z、<、N状态位的含义 top和ps很多功能是相通的,比如watch "ps -mo %cpu,%mem,pid,ppid,command ax" 相当于top的进程列表; top -n 1 -bc 和ps -ef的结果相似。 有生就有死,可以用kill杀死进程。 对java来说,需要关注kill -9、kill -15、kill -3的含义,kill的信号太多了,可以用kill -l查看,搞懂大多数信号大有裨益。 如果暂时不想死,可以通过&符号在后台执行,比如tail -f a.log &。 jobs命令可以查看当前后台的列表,想恢复的话,使用fg回到幕前。 这都是终端作业,当你把term关了你的后台命令也会跟着消失,所以想让你的程序继续执行的话, 需要nohup命令,此命令需要牢记 mpstat 显示了系统中 CPU 的各种统计信 了解cpu亲和性 内存 free -m 命令,了解free、used、cached、swap各项的含义 cat /proc/meminfo 查看更详细的内存信息 细心的同学可能注意到,CPU和内存的信息,通过top等不同的命令显示的数值是一样的。 slabtop 用来显示内核缓存占用情况,比如遍历大量文件造成缓存目录项。 曾在生产环境中遇到因执行find /造成dentry_cache耗尽服务器内存。 vmstat 命令是我最喜欢也最常用的命令之一,可以以最快的速度了解系统的运行状况。 每个参数的意义都要搞懂。 swapon、swapoff 开启,关闭交换空间 sar 又一统计类轮子,一般用作采样工具 存储 使用df -h查看系统磁盘使用概况 lsblk 列出块设备信息 du 查看目录或者文件大小 网络 rsync 强大的同步工具,可以增量哦 netstat 查看Linux中网络系统状态信息,各种 ss 它能够显示更多更详细的有关TCP和连接状态的信息,而且比netstat更快速更高效。 curl、wget 模拟请求工具、下载工具。 如wget -r http://site 将下载整个站点 ab Apache服务器的性能测试工具 ifstat 统计网络接口流量状态 nslookup 查询域名DNS信息的工具,在内网根据ip查询域名是爽爆了 nc 网络工具中的瑞士军刀,不会用真是太可惜了 arp 可以显示和修改IP到MAC转换表 traceroute 显示数据包到主机间的路径,俗称几跳,跳的越少越快 tcpdump 不多说了,去下载wireshark了 wall 向当前所有打开的终端上输出信息。 使用who命令发现女神正在终端上,可以求爱 网络方面推荐安装体验一下kaliLinux,上面的工具会让你high到极点。 如何组织起来 linux的命令很有意思,除了各种stat来监控状态,也有各种trace来进行深入的跟踪,也有各种top来统计资源消耗者,也有各种ls来查看系统硬件如lsblk、lsusb、lscpi。基本上跟着你的感觉走,就能找到相应的工具,因为约定是系统中最强大的导向。 Linux有个比较另类的目录/proc,承载了每个命令的蹂躏。像sysctl命令,就是修改的/proc/sys目录下的映射项。不信看看find /proc/sys -type f | wc -l和sysctl -a| wc -l的结果是不是很像? /proc文件系统是一个伪文件系统,它只存在内存当中,而不占用外存空间。只不过以文件系统的方式为访问系统内核数据的操作提供接口。系统的所有状态都逃不过它的火眼金睛。例如: cat /proc/vmstat 看一下,是不是和vmstat命令的输出很像? cat /proc/meminfo 是不是最全的内存信息 cat /proc/slabinfo 这不就是slabtop的信息么 cat /proc/devices 已经加载对设备们 cat /proc/loadavg load avg原来就躺在这里啊 cat /proc/stat 所有的CPU活动信息 ls /proc/$pid/fd 静静地躺着lsof的结果 一般排查问题的方法 一般排查问题也是围绕着内存cpu等几个元素去排查。下图是一张大体的排查故障或者性能问题的过程,看图,不多说。 应用场景举例 下面举例从具体应用场景来说明各种命令的组合应用,此类场景数不胜数,需要个人积累。但强烈建议将sed和awk练的熟练一些。 怎么查看某个Java进程里面占用CPU最高的一个线程具体信息? 获取进程中占用CPU最高的线程,计为n。 使用top top -H -p pid,肉眼观察之 使用ps ps -mo spid,lwp,stime,time,%cpu -p pid 将线程号转化成十六进制printf 0x%x n 使用jstack找到相应进程,打印线程后的100行信息 jstack -l pid| grep spid -A 100 统计每种网络状态的数量 netstat -ant | awk '{print $6}' | sort | uniq -c | sort -n -k 1 -r![5.jpg](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/655b656daf0344d58dbfd798fe1460b8.jpg) 首先使用netstat查看列表,使用’awk’截取第六列,使用uniq进行统计,并对统计结果排序。当然,也可以这样。 netstat -ant | awk '{arr[$6]++}END{for(i in arr){print arr[i]" "i }}' | sort -n -k 1 -r 这和“分析apache日志,给出当日访问ip的降序列表”是一样的问题。 怎么查看哪个进程在用swap 首先要了解/proc/$pid/smaps里有我们所需要的各种信息,其中Swap字段即是我们所需要的。只要循环遍历一下即可。 for i in `cd /proc;ls |grep "^[0-9]"|awk ' $0 >100'` ;do awk '/Swap:/{a=a+$2}END{print '"$i"',a/1024"M"}' /proc/$i/smaps ;done |sort -k2nr End 软件领域有两种人才,一种是工程型的,一种是研究型的。在Linux领域里,相对于搞内核研究的来说,搞命令行的就属于工程型。工程型也有他自己的苦衷,比如,背诵命令就挺痛苦的,一般来说不太推荐背诵,第一覆盖的面不广,第二记的快忘的也快,浪费脑细胞。牛逼的记法就是用,用时间来冲淡烟云,见微知著,并体验其中的喜悦。爱她并天天抱她上床,真爱才成。 原创:小姐姐味道。
剑曼红尘 2020-04-01 11:01:13 0 浏览量 回答数 0

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管理贝贝 2019-12-01 20:07:22 6202 浏览量 回答数 1
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